导学0-4 认识人工智能 -人工智能伦理案例

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书名：《人工智能通识（AIGC版）》书号

：978-7-111-79447-9出版社：机械工业出版社主编：蓝永健、吴秀红、罗智聪副主编：邓爱玲、王有铭、叶菊、周弢PARTFOUR人工智能伦理案例分析算法偏见和“大数据”杀熟案例分析算法偏见指的是计算机系统在设计、开发或应用过程中，由于各种原因，对某些特定群体产生系统性、不公正的歧视性结果。简单说，就是算法“不公平”，它复制甚至放大了人类社会中原有的偏见。“大数据杀熟”是算法偏见和商业牟利结合的一个典型表现。它指的是企业利用其掌握的用户数据（如消费历史、行为偏好、设备信息等），对老客户、忠诚客户或特定消费习惯的客户，制定比新客户更高的价格。其核心是“价格歧视”的一种形式。4.人工智能伦理案例分析4.人工智能伦理案例分析算法偏见和“大数据”杀熟案例分析（1）亚马逊AI招聘歧视女性。亚马逊的AI招聘系统因训练数据偏差，自动降低女性求职者评分，甚至过滤“女子学院”等关键词简历。事件曝光后，亚马逊停用该系统，并引发全球对AI伦理的讨论典型案例4.人工智能伦理案例分析算法偏见和“大数据”杀熟案例分析（2）Uber动态定价“趁火打劫”。在悉尼人质劫持事件发生时，Uber竟调高收费标准，Uber算法自动调高车费至4倍正常价格，向急于逃离悉尼市中心的乘客收取高价，遭批“发灾难财”。Uber最终道歉退款，暴露紧急情况下算法的道德风险典型案例悼念现场，很多市民来献上花束和卡片。4.人工智能伦理案例分析算法偏见和“大数据”杀熟案例分析（3）携程“国内大数据杀熟第一案”。2020年7月胡女士通过携程APP预订酒店，支付了2889元，但发现酒店实际挂牌价仅为1377.63元。法院最终认定携程存在虚假宣传、价格欺诈和欺骗行为，并支持胡女士的“退一赔三”诉讼请求。典型案例4.人工智能伦理案例分析算法偏见和“大数据”杀熟案例分析（4）滴滴“高峰期加价”争议。雨天或高峰时段，滴滴算法使相同路线车费飙升，出现“越等越贵”现象。滴滴虽设加价上限，仍被质疑变相杀熟典型案例Level5：生成教学辅助图，让备课更直观分析讨论从人工智能伦理的角度来看，算法偏见和杀熟问题暴露了AI伦理中的公平性、透明性和责任归属三大挑战。首先，公平性被忽视：算法将历史偏见编码为“客观规律”，如亚马逊案例中系统性贬低女性价值，违背了技术中立原则。其次，黑箱操作损害透明性：用户无法知晓定价或决策依据（如携程虚高房价），剥夺了知情权。最后，责任主体模糊：企业常以“算法自主决策”推诿，如Uber最初将加价归咎于系统自动响应，逃避人为责任。算法偏见和“大数据”杀熟案例分析Level5：生成教学辅助图，让备课更直观思考和建议伦理上，技术必须服务于人的尊严而非剥削，需将“正义原则”（罗尔斯）嵌入设计，例如通过伦理审查委员会监督算法应用场景，确保技术符合社会价值观。算法偏见和“大数据”杀熟案例分析Level5：生成教学辅助图，让备课更直观思考和建议解决这些问题需要多维度治理，需结合技术改进、法律监管、行业自律与公众参与：（1）技术层面：采用“伦理设计”（EthicsbyDesign）方法，在算法开发中嵌入公平性约束。例如，通过对抗学习消除敏感属性（性别、种族）的影响，或采用联邦学习减少数据垄断。IBM的AIFairness360工具包已提供超20种公平性检测指标。人机交互中的安全事故案例分析Level5：生成教学辅助图，让备课更直观思考和建议（2）监管层面：建立算法备案与审计制度。欧盟通过《通用数据保护条例》（GDPR）和《AI法案》构建了严格的算法治理框架，要求企业证明其算法不存在歧视性，违者罚款；中国《互联网信息服务算法推荐管理规定》则明确禁止“大数据杀熟”，要求平台公开算法基本原理。（3）行业自律：如IEEE的《伦理对齐设计》框架，鼓励企业成立伦理委员会。